ai地图标注，地图标注地图标注？
Ai怎样绘制地理位置的定位图标？
步骤
1、在Ai软件中，新建一个800*800的，选择椭圆工具，按住shift画一个正圆的图形；
2、选择正圆的图形，在描边改为6px；
3、然后选择椭圆工具，在中间画一个正圆的图形，填充蓝色；
4、接下来选择转换锚点工具，点击圆形的下面；
5、再用直线选择工具点击圆形的锚点向下移动
把对象捕捉的中点打开 从中点画条线 设置成点划线就行 再看看别人怎么说的。
步骤
1、在Ai软件中，新建一个800*800的，选择椭圆工具，按住shift画一个正圆的图形；
2、选择正圆的图形，在描边改为6px；
3、然后选择椭圆工具，在中间画一个正圆的图形，填充蓝色；
4、接下来选择转换锚点工具，点击圆形的下面；
5、再用直线选择工具点击圆形的锚点向下移动
手握AI、野望5G，如何开垦智能时代的地图“新大陆”？
近年来, 李彦宏和他的帝国正在积极谋求转型，的转型路线是经济向数据经济转型。
，被誉为作为全球最大的中文搜索引擎。随着经济时代尾声的到来, 包括今日头条，巴巴等等各种大商早已嗅得先机，纷纷开启转型之路，走的转型之路就是数据经济方向。
未来已来, 随着AI概念的广泛提及, 以及5G技术的飞速发展, 物联网, 大数据, 是未来经济的最强刺激因素。像AI人脸识别技术等AI应用, 背后都需要大量的数据作为支撑。
手握大数据,通过AI/5G等新兴技术，在走一条AI应用之路。总之，得着得天下的时代已经过去, 未来的结果是得大数据者得天下
麻省理工的RoadTagger AI，对车载导航有多大的提升作用？
尽管全球卫星导航（GPS）系统已经在民用市场得到了广泛的应用，但人们在日常驾驶的过程中仍难以避免拐错路口的尴尬。好消息是，来自麻省理工学院（MIT）和卡塔尔计算机研究所的一支团队，想到了借助卫星图像来增强现有地图数据的方法。其中最吸引我们的，莫过于借助人工智能（AI）来计算被数据和建筑物所遮挡的道路布局。【来自：MIT，via New Atlas】这项被称作“道路标记”（RoadTagger）的技术，旨在卫星图像上运用机器学习技术。系统能够高度准确地找出道路上的一些额外细节（比如有多少条车道），从而提供有关岔路口或车道合并等预警信息。此外，RoadTagger 可用于对非机动车道和停车位的合理预估，在缺乏地图数据的地方特别实用（相对快速和低开销地为地图补充额外的细节）。MIT 的 Sam Madden 表示：“大公司总是倾向于为重点区域提供最新的数字地图，小地方反而容易被忽视”。基于此，研究团队决定专注于高效果数字地图的自动化生成过程，以便能够在任何国家和地区使用。在美国 20 个城市的测试期间，RoadTagger 系统能够以至少 77％ 的准确度对行车道进行计数，即便道路的视野被完全或部分遮挡。在道路类型的识别上（住宅区或公路），RoadTagger 的准确率更是达到了 93% 。此外，机器学习系统可识别土路或羊肠小道，以及被立交桥等环境给遮蔽的道路特征。据悉，支撑 RoadTagger 的程序 AI 可将道路分割成多个图块，并在视图被遮挡时调用周围图块的信息，来帮助确定道路的布局。作为一个‘端到端’模型，其能够在数据中生成输出，而无需人工的干预。鉴于卫星图像通常比地图数据更新得更加及时和有固定频次，RoadTagger 的应用前景还是相当光明的。
可以较大增强导航的路径识别精度。系统能够高度准确地找出道路上的一些额外细节（比如有多少条车道），从而提供有关岔路口或车道合并等预警信息。此外，RoadTagger 可用于对非机动车道和停车位的合理预估，在缺乏地图数据的地方特别实用（相对快速和低开销地为地图补充额外的细节）。MIT 的 Sam Madden 表示：“大公司总是倾向于为重点区域提供最新的数字地图，小地方反而容易被忽视”。基于此，研究团队决定专注于高效果数字地图的自动化生成过程，以便能够在任何国家和地区使用。在美国 20 个城市的测试期间，RoadTagger 系统能够以至少 77％ 的准确度对行车道进行计数，即便道路的视野被完全或部分遮挡。在道路类型的识别上（住宅区或公路），RoadTagger 的准确率更是达到了 93% 。此外，机器学习系统可识别土路或羊肠小道，以及被立交桥等环境给遮蔽的道路特征。据悉，支撑 RoadTagger 的程序 AI 可将道路分割成多个图块，并在视图被遮挡时调用周围图块的信息，来帮助确定道路的布局。作为一个‘端到端’模型，其能够在数据中生成输出，而无需人工的干预。
怎么让AI在地图上连续移动多个集结点？
选中坦克，按F4，然后你就点啊，点
选中坦克，按F4，然后你就点啊，点到哪里坦克就去哪里，除非是大海和石头缝
地图发布“明镜系统”，通过AI算法评价城市交通，你怎么看？
“明镜”助力出行，揭秘交通困境 不断加速的城市化进程加剧了交通供需矛盾，道路拥堵、交通事故、资源过度消耗成为摆在交通管理部门和用户出行面前的三个难题。 8 月 13 日， 2019 互联网+城市交通管理创新论坛上，拥有全国地图最大用户量的地图发布了「明镜」系统，它能够基于 AI 和大数据对城市交通进行智能分析和评价诊断，最终提出高效的交通难题解决方案。
一、能发现交通问题，充当交通难题的诊断能手。「明镜系统就像一台针对城市的 CT，能够从多个维度对影响城市交通的因素进行扫描，提供一份城市交通运行『体检报告』并分析原因，为精准化综合施策提供依据。」地图副总裁董振宁这样说。揭秘交通治理的难题，关键是发现交通问题。
据了解，地图涵盖交通领域 8 个类别的多种交通数据，使得明镜系统能够通过 AI 算法实现对路网、路段、路口交通运行情况的，进而从空间、时间、强度三个维度的十余个指标对城市交通状况进行全面评价，最后给出一份完整的交通运行评估。「基于这份评估报告，与交通管理者、专业机构和权威专家一同对问题进行诊断，分析导致该状况的原因，为之后的精准化综合施策提供依据。之后，还会对城市进行持续数据评估，以交通管理政策、措施的实施和改善效果。」
二、提出交通难题的解决方案，揭秘交通困境。明镜系统提供的科学分析诊断将有效应用于城市交通的改进，与人、车、路的信息协调。针对这方面的进展，地图表示，「已在武汉实现了与信号灯的信息协同，通过智慧锥桶等物联网设备实现基于位置的人车路协同。」当发生交通拥堵、事故等状况时，能够通过视频 AI 识别技术，第一时间感知拥堵，并通过 APP、车载导航、智慧诱导屏等手段进行零时差分流引导、从而有效降低影响，提升城市交通的整体运行效率。而在用户服务方面，基于人车路协同能力，还可以通过优化信号灯配时、可变车道管理等手段优化现有控制方案，基于大数据对未来交通进行预判，帮助用户更好进行出行决策。我们不难发现，正利用大数据和科技手段，在「智能+出行」的大行业背景下正充分发挥着地图作为出行基础设施的作用。随着技术的不断提高，明镜系统不断完善，我们的出行会越便捷，越高效。
市区用，乡村用。
